最近在python中需要用Gurobi ,看了一下别人的教程，感觉不太满意，自己安装了一下，顺便梳理一下过程。第一步 ：下载gurobi ( http://www.gurobi.com ) 下载教程如图。注意：下图中我的电脑是win10 64位，大家可以根据自己的实际情况下载对应版本第二步：安装Gurobi ，基本就是下一步下一步，但是安装位置可以根据需要需要改一下注意：到这里选择NO ，不然计算
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2023-07-27 12:39:56
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甚是艰难，记录一下下载激活配置最后 下载首先去gurobi官网下载软件，然后在漫长的下载过程中，如果你和我一样是学生的话，可以免费申请两个月的licence。是的，只有两个月，其实我六月的时候搞过一次了，当时就是各种操作结果才配好，没想到这么快就过期了，这次又申请时候很顺利，一定要记好账号密码，方便下次申请。激活这里你已经下载好了那个软件也获得了激活码，具体步骤可以参考其他的博客，因为我已经搞好
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2023-11-06 12:08:09
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在这篇博文中，我们会详细讨论如何将 Gurobi 安装到 Python 的 PyCharm 环境中。我们将从环境准备开始，逐步引导你完成安装和配置过程，最后测试功能和探讨优化技巧。
### 环境准备
在安装 Gurobi 之前，需要确保你的系统上安装了一些前置依赖。你需要如下软件：
- Python 3.x （推荐使用 Anaconda）
- PyCharm IDE
- Gurobi Opt
gurobipy是一种Python接口，用于与商业数学软件Gurobi中的C ++库进行通信。gurobipy通过提供高层次的Python方法，
原创
2024-09-30 15:42:15
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再详尽的帮助文档也不如举几个示例能让人看得明白，于是想通过一个帖子涵盖Gurobi的所有操作。安装与激活软件下载、免学术ip申请学术许可，参见 Gurobi中国官方网站。具体过程简单且网上很多教程。值得注意的是当运行pycharm时发现Gurobi的license过期，在重新安装 gurobi.lic 时若选择的地址不是系统环境变量，需要在系统环境变量中添加该.lic，变量名为“GRB_LICEN
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2024-05-08 11:08:21
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R语言的ggplot2绘图能力超强，python虽有matplotlib，但是语法臃肿，使用复杂，入门极难，seaborn的出现稍微改善了matplotlib代码量问题，但是定制化程度依然需要借助matplotlib，使用难度依然很大。好消息是python中有一个plotnine包，可以实现绝大多数ggplot2的绘图功能，两者语法十分相似，R和Python的语法转换成本大大降低。pl
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2023-11-13 06:33:09
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大家好，我是一名在读研究生，主要研究优化算法和应用，通过Gurobi求解器进行优化问题的求解。希望通过在51CTO博客分享我的学习心得和技术经验，能与更多志同道合的朋友们一起交流和成长。在这篇博文中，我将分享几个常用的Gurobi代码片段，希望对大家在解决优化问题时有所帮助。1.线性规划问题import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
# 创建模型
原创
2024-05-24 19:48:51
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# 使用 Python 和 Gurobi 进行优化
优化问题在许多领域中都扮演着重要角色，从物流和生产调度到金融投资组合选择，其应用范围非常广泛。Gurobi 是一个强大的优化求解器，专门用于线性、整数和二次规划问题。本文将介绍如何使用 Python 和 Gurobi 来解决优化问题，并提供相应的代码示例。我们还将展示状态图和旅行图，帮助读者更好地理解这个过程。
## 什么是 Gurobi？
前言之前一直用matlab编程序，然后因为前一阵子部分高校被取消matlab正版授权的事儿，所以想学一下在python端编优化程序。第一关就是把Gurobi和python关联好。这个其实网上的相关教程满天飞，但具体能不能解决问题可能因人而异。步骤没有把gurobi配置好，在spyder中执行import gurobipy as gp是会报如下错误的（模块找不到），这也很好理解，毕竟你都没把前置工作
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2023-09-05 08:31:59
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我们将讨论如何使用 Gurobi 和 Python 来解决背包问题，这是一个广泛应用于优化领域的经典问题。在接下来的内容中，我们将详尽剖析解决这一问题的过程。
## 背景描述
背包问题是一类组合优化问题，最著名的形式是 0/1 背包问题。我们想最大化背包内物品的价值，而物品的容量不能超出背包的限制。随着技术的发展和数据科学的兴起，求解这类问题的效率和准确性愈发重要。
> “Gurobi 是一
# 如何使用Python Gurobi求解
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python Gurobi求解优化问题。Gurobi是一个强大的数学规划工具，能够帮助你解决线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍整个流程，并且给出每一步需要使用的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
gantt
title Python Gu
原创
2024-06-22 04:47:28
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前言静态武器目标分配（static weapon-target assignment，WTA）问题是军事领域的著名问题，也是分配问题中的研究热点之一。SWTA问题易于描述但是难以求解，自1958年提出以来，大量学者对其进行了研究，但是对于大规模的SWTA问题求解直至近两年才有较大突破，本文将借助Gurobi精确求解小规模的SWTA问题，借此进一步熟悉Gurobi建模过程。SWTA问题静态武器目标的
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2024-07-10 04:30:24
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# Gurobi Python求解
在数学优化问题中，线性规划、整数规划等问题是常见的问题类型。Gurobi是一个强大的数学优化工具，它提供了多种求解器和API接口。其中，Gurobi Python API是一个常用的接口，可以方便地使用Python语言调用Gurobi进行求解。
## Gurobi Python简介
Gurobi Python API是Gurobi提供的Python接口，可
原创
2024-06-13 05:23:25
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# 使用 Python 和 Gurobi 求解背包问题
在数学和计算机科学中，背包问题是一个经典的组合优化问题。在这个问题中，你有一个背包，背包有一定的容量，而你面前有一组物品，每个物品都有重量和价值。你的目标是选择一些物品放入背包中，使得这些物品的总价值最大，并且它们的总重量不超过背包的容量。
本文将介绍如何使用 Python 和 Gurobi 来解决背包问题，并通过代码示例进行讲解。我们还
# 使用 Python Gurobi 实现优化模型
## 引言
Gurobi 是一个强大的优化求解器，能够处理线性规划 (LP)、整数规划 (IP) 和其他优化问题。本文将逐步指导你如何在 Python 中使用 Gurobi，帮助你理解实现的流程与细节。
## 工作流程
我们可以将整个工作流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
最近升级电脑硬件，需要重新配置 Python 和 Gurobi，然而在重装的过程中遇到了一些问题，为避免日后重复踩坑，这里简单记录一下配置方法。出于个人习惯，我使用 vscode + anaconda 方式配置 Python，同时为 Gurobi 创建单独的 conda 环境进行调用。步骤1，配置 anaconda在下载并安装 anaconda 后，打开 Anaconda Po
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2024-07-12 15:52:03
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glob教程官网说明网址参见python网址glob模块官网说明glob 简介glob 模块会按照 Unix shell 所使用的规则找出所有匹配特定模式的路径名称，但返回结果的顺序是不确定的。 波浪号扩展不会生效，但 *, ? 以及用 [] 表示的字符范围将被正确地匹配。 这是通过配合使用 os.scandir() 和 fnmatch.fnmatch() 函数来实现的，而不是通过实际发起调用子
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2024-05-14 16:21:47
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在这篇博文中，我将详细讲解如何运用 Gurobi 库来解决 Python 中的优化问题。本文的结构将包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化，这将帮助读者深入理解这一工具的使用。
## 环境准备
为确保 Gurobi 在 Python 环境中可以顺利运行，首先需要进行一些依赖的安装配置。
### 依赖安装指南
对于不同的操作系统，安装命令略有不同。以下是 Window
目录1. Gurobi介绍2. 安装3.基础语法3.1 语法对比3.2 基本用法：list和tuplelist3.3 基本用法：dict和tupledict3.4 基本语法：创建tuplelist和tupledict3.5 基本用法：sum和quicksum3.6 实际问题建模过程3.7 Gurobi模型构建过程3.8 建模举例参考 1. Gurobi介绍Gurobi是由美国 Gurobi Op
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2024-01-31 18:06:28
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注意，由于optimize函数默认是最小化目标函数，因此如果对于max的目标，应当取一个负号。完成Gurobi的注册安装和激
原创
2024-09-30 15:41:40
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